4、自动驾驶网络（ADN）：智能网络新时代的开启

自动驾驶网络（ADN）：智能网络新时代的开启

在当今数字化飞速发展的时代，网络的自动化和智能化成为了提升网络性能、降低运营成本以及改善用户体验的关键。本文将深入探讨网络自动化和智能化的相关内容，包括能源优化、实现途径以及自动驾驶网络（ADN）的愿景等方面。

1. 网络能源优化的挑战与解决方案

随着网络规模的不断扩大和技术的日益复杂，网络的能源消耗问题变得愈发突出。以大型数据中心的冷却系统为例，它由64种设备组成，仅空调系统就有超过1000种参数组合，手动分析这些参数以找到优化解决方案变得极为困难。

为了解决这一问题，传感器被用于智能收集各种数据，如温度、电量、泵速、功耗和预设值等，并通过全面的人工智能分析来调整数据中心的运行模式和控制阈值。基于人工智能决策，可以为电源、服务器和负载制定创新的协同节能策略，从而提高功率密度并持续降低能源使用效率（PUE）。

在通信网络方面，5G的大规模部署虽然使得每比特的能耗低于4G，但由于其吞吐量的大幅提升，整体能耗增加，导致运营成本（OPEX）居高不下。因此，在能耗和网络性能之间找到最佳平衡成为了通信服务提供商（CSPs）的首要任务之一。

以典型的无线网络为例，无线站点消耗了整个网络超过70%的能源。然而，提高这些无线站点的能源效率面临诸多挑战，如大量无线站点提供多种不同服务、覆盖场景复杂多样以及相邻基站之间的互操作性影响等。传统基于专业知识的优化方法已无法应对这些挑战，需要更智能、自动化的方法根据服务需求调整设备。例如，基站可以在移动流量需求较低时关闭上行载波，以减少射频（RF）和基带功耗。

网络运营需要采用自适应控制技术，包括自动化、人工智能平台和机器人流程自动化，以主动预测网络能